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基于认知无线电（Cognitive Radio，CR）的机会频谱接入（Opportunistic Spectrum Access，OSA）系统最大的特点是允许认知用户在不干扰授权用户正常通信的前提下，接入授权频段，机会式地利用授权频谱进行通信。近几年，认知无线技术得到了较大的发展，但还远不够成熟，目前大部分文章只是从概念上阐述了切换管理对于维持认知用户通信连续性的重要意义以及认知无线网络中切换所面临的问题，或者将切换与频谱分配和接入等功能模块进行联合设计，但是，由于MC是无记忆的，对于很多新型业务及复杂业务，简单地将其到达规律假设为泊松分布并不能反映业务的真实特性；此外，其状态数目往往随并发分量的增加呈指数增长，容易产生空间爆炸问题。这些限制使马尔科夫模型很难为多业务共存，多用户并发的CR网络建模。
为了克服Markov模型在分析目前宽带业务中的局限性，J．Fernando在1997年首次将Petri网（PN）引入通信系统，并验证了其比MC具有优越性。着色Petri网rCPN）是具有层次性的高级Petri网，它有机地结合了数据结构和层次分解，通过层次分解还可以有效地缩减系统的状态空间，同时结合ML程序语言使得模型易于实现。是少有的能同时用于验证系统功能的正确性和评估系统性能的建模语言。
鉴于此，本文用CPN建立了一种认知无线网络中与时间有关的频谱切换模型，并通过性能分析求得频谱切换概率。通过与理论结果的对比，验证了该模型的正确性。论文的安排如下：本文首先介绍了切换策略，提出了在一次CR用户服务时间内的各种时间关系模型；接着介绍了认知无线电系统OSA模型下认知用户行为的CPN模型；文章在第4节进行了系统性能仿真分析；最后给出结论和下一步研究方向。
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